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mice在使用大量数据(30 个分类预测变量和预测变量,
n = 1000)在 R 中运行时,我收到以下错误:

错误chol.default(fit.sum$cov.unscaled):17阶的前导小调不是正定的

polyreg对大多数变量使用(多项回归)作为插补方法。由于我不知道为什么会发生此错误,因此我无法发布更多可以重现它的代码。

在 MICE 中使用线性回归时,我在这里发现了一个类似问题的帖子。这篇文章在 Cross Validated 上没有收到任何答案。

如本文所述,这也可能与吉布斯抽样中必要的某些程序有关。OP 在自编程函数中使用 描述了此错误MCMC,这与 MICE 使用的程序有关。

我不知道什么是领先的未成年人——如果有人能告诉我,也许那将是一个开始。

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在我的情况下,模型可能被过度指定。如果我减少预测矩阵,则不会出现问题。这样做的一种选择是quickpred()根据双变量序列相关自动生成更稀疏的预测矩阵。

于 2013-12-12T10:53:41.883 回答